新加坡国立大学赖载兴教授专访：用混沌边缘改善神经网络，与上帝掷骰子 | IJAIRR

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新加坡国立大学赖载兴教授：利用混沌边缘提升神经网络性能，探寻人工智能的“掷骰子”之道

2021年，诺贝尔物理学奖授予复杂系统研究领域的三位科学家，其中乔治·帕里西教授的成果对神经网络理论研究产生了深远影响。新加坡国立大学赖载兴教授正是这一跨学科研究浪潮中的杰出代表。他的学术生涯始于对物理学的热爱，从粒子物理学到复杂系统，最终将混沌理论应用于深度学习，取得了突破性进展。

赖教授团队在《人工智能与机器人研究国际期刊》(IJAIRR)发表的论文《Asymptotic edge of chaos as guiding principle for neural network training》提出了一种创新的神经网络训练方法，利用“混沌边缘”的概念来优化模型性能。该研究首次尝试将混沌边缘（edge of chaos）的概念应用于神经网络训练，提出了一种新的训练原则，即在混沌边缘，深度学习模型能够展现出最佳的泛化性能。

论文链接：https://gairdao.com/doi/10.1142/S2972335323500011

论文引用链接：https://www.worldscientific.com/action/showCitFormats?doi=10.1142%2FS2972335323500011&area=0000000000000001

混沌边缘：神经网络训练的新思路

“混沌边缘”源于复杂系统理论，描述的是系统处于有序和混沌之间的一种动态平衡状态。 神经网络作为复杂的非线性动力学系统，其混沌特性赋予了它独特的信息处理能力。研究表明，大脑在某些状态下可能接近混沌边缘，这有利于优化信息处理和学习能力。赖教授的研究将这一概念引入神经网络训练，提供了一种新的思考方式，并为理解大脑信息处理机制提供了理论工具。

赖教授团队的研究核心在于将混沌边缘理论转化为实际的训练策略。他们提出了一种“半解析”方法来确定最佳的权重衰减强度，通过对基础解析方程进行校准，以估计维持模型在混沌边缘的最佳权重衰减强度，从而提升模型的泛化能力。

提升人工智能可解释性

深度学习模型通常被认为是“黑箱”，缺乏透明度。而赖教授的研究通过控制神经网络的权重衰减，维持网络在混沌边缘的最佳状态，增强了模型的可解释性。这种方法不仅提升了网络的泛化能力，也为理解网络如何响应不同输入数据提供了新的视角。

采访实录

以下是AI科技评论对赖教授的采访实录节选：

• 关于研究的创新点： 这项研究是将“混沌边缘”原则应用于神经网络训练的首次尝试，通过将训练超参数与物理动力学过程联系起来，更清晰地理解参数在有序混沌过渡过程中的作用。 “半解析”方法需要对基础解析方程进行校准，以找到最佳权重衰减强度。

• 关于研究挑战： 研究过程中面临许多失败的尝试，以及如何将跨学科研究成果传达给计算机科学家。 当前人工智能研究依赖简单的数学方法，而忽略了人工智能可能利用的是复杂性而非简单性。

• 关于未来的研究方向： 未来研究将关注量子信息科学和复杂系统科学，以及人工智能在科学领域的应用。

赖教授的研究不仅在理论上具有创新性，更在实践中展现出巨大潜力，为未来的神经网络训练策略提供了新的方向，也为我们理解人工智能的本质提供了新的视角。 他的工作，如同探索“如何掷骰子”，为人工智能的未来发展指明了方向。

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